[发明专利]一种基于无监督分割和ELM的织物缺陷检测和分类方法有效
| 申请号： | 201710381898.5 | 申请日： | 2017-05-26 |
| 公开（公告）号： | CN107341499B | 公开（公告）日： | 2021-01-05 |
| 发明（设计）人： | 刘骊;张建红;付晓东;黄青松;刘利军 | 申请（专利权）人： | 昆明理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/34;G06K9/46 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 650093 云*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于无监督分割和ELM的织物缺陷检测和分类方法，属于计算机视觉、模式识别及图像应用领域。首先输入织物缺陷图像，实现织物缺陷图像分割，得到分割后的织物缺陷图像；其次，提取分割后织物缺陷图像以及原始缺陷图像的形状、纹理特征，实现织物缺陷图像的特征提取；然后将待分类织物缺陷图像特征集和标签作为训练集，训练ELM分类器，得到ELM分类器参数；最后，通过训练后的分类器，根据贝叶斯概率融合，实现织物缺陷图像分类，输出织物缺陷图像分类结果。本发明采用的检测和分类方法具有较高的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 分割 elm 织物 缺陷 检测 分类 方法 | ||
【主权项】：
一种基于无监督分割和ELM的织物缺陷检测和分类方法，其特征在于：首先输入织物缺陷图像，实现织物缺陷图像分割，得到分割后的织物缺陷图像；其次提取分割后的织物缺陷图像的形状特征、以及织物缺陷图像的纹理特征，实现织物缺陷图像的特征提取；然后将待分类织物缺陷图像的特征集和标签作为训练集，训练ELM分类器，得到ELM分类器参数；最后通过训练后的分类器，根据贝叶斯概率融合，实现织物缺陷图像分类，输出织物缺陷图像分类结果。
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